테낙스 리서치

샘 알트만이 Gemini 3의 발표를 보고 쿨한척을 해보았지만, 실제론 매우 당황할 정도로 충격 먹었다고 내부 정보가 유출 되었습니다. TheInformation 의 공개된 내용으로 인하면, 내부 직원들에게 "구글은 거의 모든 부분에서 최고의 일을 하고 있다" (Google has been doing excellent work recently in every aspect) 라는 내용과, 구글이 만들어낸 AI 발전이 내부 회사에 큰 영향이 간다고도 이야기…

AI MASTERS

어제부터 Gemini를 써보며.. 든 생각으로는

특정 분야, Google 생태계 범용성 등으로는 굉장합니다.
하지만, 확실하게 ChatGPT보다 떨어지는 분야도 존재합니다.
Gemini는 Deep Think 기능을 최고 플랜에도 10회만 제공하고 있고, 이는 ChatGPT의 Pro모델 정도의 포지션입니다. (꽤나 아쉽습니다.. 하지만 곧 한도가 상향되지 않을까 싶습니다.)
그리고 또한 사용해보며 느낀 것은 제미나이 딥리서치와 ChatGPT Pro 모델로 리서치/ChatGPT DeepResearch가 결이 다릅니다.
챗지피티는 논문-연구자료 느낌에 가깝고, 제미나이의 경우 에세이의 수준입니다.

물론, Gemini는 사용해보며 느낀 점이 캔버스를 이용한 실제 빌딩, 이미지 생성, 검열 저항성, 생태계 통합, 문서생성 및 통합, 시각화, 웹서칭, 개인 커스터마이징, 추가로 주는 기능들.., 그 외의 다양한 기능들...(유튜브 프리미엄도 좀 주지... 한국에서 자꾸 그걸로 시비가 생기니 안 주는 것 같네요..)
이게 너무나도 대단합니다.

사실, 이게 뿜빠이하면 한 달 6만원인데 확실하게 6만원치 패키지는 아닌 것 같습니다. (가성비가 너무 좋아요..)

개인적으로는
라이트 유저 - 지피티 추천
AI 헤비/리서치 라이트 유저 - 제미나이
전문가 수준 - 제미나이/지피티 추천
이 될 것 같습니다. 물론, 전문가 수준이 되면 SaaS가 아닌 스스로 시스템을 빌딩하겠지만..(빌딩 이전의 전문가들은 이런 조합으로 쓰게 될 것 같습니다.)

그리고 첨부된 사진은 전체 워크플로(필요한 경우 커스텀)와 제미나이 구입시 제공되는 서비스들입니다.

해당 URL (제미나이 시각적 레이아웃을 이용한 결과물입니다.)

93 views백휘, 10:26

공유 기능에 문제가 있는 것 같아서
제가 보는 화면을 제공합니다.

해당 내용은 제미나이의 기능을 시각적 레이아웃을 통해 생성한 결과물입니다.

최하단의 항목들은 선택시에 다음 결과물을 제공합니다.

79 views백휘, edited 10:29

공유 기능에 문제가 있는 것 같아서 제가 보는 화면을 제공합니다. 해당 내용은 제미나이의 기능을 시각적 레이아웃을 통해 생성한 결과물입니다. 최하단의 항목들은 선택시에 다음 결과물을 제공합니다. #gemini

최하단의 항목들을 선택 시에 이러한 결과물을 제공합니다.

81 views백휘, edited 10:31

챗 지피티에 쇼핑 리서치라는 것이 생겼습니다.
곧, 챗지피티 내부에서 결제도 가능할 것으로 보이네요. (아직은 해당 사이트 연결까지만 됩니다. - 아직 오류가 있는듯)

원하는 바를 이야기하면, 그에 해당하는 기준들(가격, 성능 등...)을 제시하고 선택하면 상품을 추천해줍니다.

이제 쇼핑도 챗지피티를 통해서 하겠네요.

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97 views백휘, edited 18:27

0:30

간단한 기초 설계 및 기초 작업은 gemini canvas와 함께하세요.

실제 사용 영상입니다. - 아이패드로 작업 (8배속)

추후, 툴들을 모아둔 웹사이트를 canvas를 통해 빌딩해서 웹사이트로 제공하도록 하겠습니다.

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111 views백휘, edited 03:55

Meet Gemini, Google’s AI assistant. Get help with writing, planning, brainstorming, and more. Experience the power of generative AI.

디시충 제미나이

이해가 안 되는 글들을 여기다가 넣으시고, 설명해달라고 하면 이해가 잘 되는 글(?)로 바꾸어줍니다!!

저는 프로젝트 리서치 후에 바로 넣어서 빠르게 이해하는 용도로 쓰고 있어요.

사실 리서치를 뽑아서 그냥 읽어도 이해를 못하는건 아니지만, 바로 느껴지게 비유하고-빠르게 이해하는게 더 중요한 경우가 있거든요. 전작업으로 일단 쉽게 만들어놓고 나중에 기술적인거나 전문적으로 심층적 접근은 나중에 해도 된다고 생각합니다.

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125 views백휘, edited 05:17

제미나이로 갈아타시는 분들이 많으신 것 같은데..

제미나이 그냥 입문하셨다가는 꽤 당혹스러울겁니다.

기본적으로 제미나이는 커스터마이징이 자유로운 모델이지, 기본 셋팅이 되어있는 완성품이 아닙니다. (답변 제공 측면에서)

챗지피티는 완성형 컴퓨터이고,
제미나이는 조립식 컴퓨터 같은 느낌이죠.

챗지피티가 저점이 높고, 고점이 낮다면(일반인의 기준에서), 제미나이는 저점이 낮고, 고점이 높습니다.

[챗지피티 최고 플랜을 기준으로는 챗지피티가 아직 전문 리서치, 팩트 측면에선 낫습니다.]

실제 제가 첨부한 사진을 보시면, 아예 셋팅이 안 된 제미나이는 할루시네이션이 발생합니다.(검색해서 실제 팩트를 체크하지 않고, 학습된 시점의 데이터 기반으로 답변하는 문제)

그렇기 때문에 제미나이의 내부 셋팅(gemini 요청 사항)이 중요합니다.

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88 views백휘, 06:59

처음 쓰시는 분들을 위해 제가 셋팅한 값을 제공합니다.

제미나이 - 설정 - gemini 요청 사항 에서 셋팅하시면 됩니다.

댓글 확인하세요.

아직 할루시네이션을 완벽하게 없앤 버전은 아니고, 간혹가다 빡통짓을 하긴합니다..

최대한 셋팅값 최적화해서 곧 다시 배포하겠습니다.

URL

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133 views백휘, edited 07:01

[ 네이버맵에 추가된 증강 길 안내 서비스 ] 영상에서 보이듯 코엑스 같은데서는 진짜 길 찾는거 너무 힘들었는데😅😅 이런 서비스는 굉장히 도움이 많이 될것 같네요👍 이제 스마트글래스만 쓸 수 있으면 처음 가는곳도 문제 없겠군🚀 👉 영상 출처 👈

AI MASTERS

3:08

Media is too big

[Gemini Live : 스마트글래스 시대를 열기 전의 준비]

이 글에 언급되어진 영상은 네이버에서의 길찾기(스마트폰내) 모드에 대한 영상입니다. 해당 기능도 추후 스마트글래스에서 사용가능하지 않을까 싶습니다.

이 글에 첨부된 영상은 제가 실제로 Gemini Live (모바일에서 채팅창 옆의 음형 모양)을 이용하는 것입니다.

해당 항목은 카메라, 화면 공유 등의 기능을 지원합니다.
실제 우리가 보는 화면을 AI가 동시에 보고 판단해서 답변 제공/인터랙티브를 한다는 것이 유의미하다고 생각합니다.

여러분들도 LLM을 이용하다가보면
'~를 하십시오!'라고 말하지만, 막상 실제 하려고 보면 그게 어딨는데...?
하는 경우가 많았을거라고 생각합니다.

실제 알고보니 인터페이스 등이 변경되어서 없는 경우도 많습니다...
그렇다보니 실제 내가 보는 시각적 정보를 AI와 공유한다는 것이 유의미할 것이라고 생각합니다.

지금 보이는 영상과 같이 해당 항목에 표시를 해주고, 추후 업데이트가 된다면 더 많은 상호작용이 될 것으로 보입니다. (웹의 경우에는 실제 작업까지 AI가 완료되는 수준까지 진보하지 않을까 예측중.., 더 진보한다면 아마 현실에서의 작업조차도 할 수 있지 않을까 [로보틱스를 이용하여]라고 생각하고 있습니다.)

왜 이런 기술이 유용한지에 대해서 더 이야기를 드리자면...
아예 모르는 사람도 전문적이거나 잘 모르면 하지 못하는 일들에 도전하고, 성공할 수 있다는 점입니다.
예를 들자면, 해당 기술 + SmartGlass만 있다면
초등학생도 자동차 수리, 컴퓨터 조립 등...을 이루어낼 수 있겠죠.
옆에서 알려주는 사람, 직접 찾아보기 등...이 필요가 없는 시대가 될 것으로 전망하고 있습니다.

Google에서는 2026년에 스마트글래스를 출시할 예정에 있습니다.
스마트글래스의 사용에서 좋은 사용감을 주기위한 기본적인 소프트웨어 측면에서의 발전이 많은 회사들에서 나오고 있다는 것이 기대됩니다.
물론, 아직 단일 스마트글래스 업계에서 선두주자는 Meta긴 합니다. 하지만, 한국에서는 Meta의 AI 프로덕트에 접근할 수 없다는 문제도 있다보니 실제 체감하지 못하고 있다고 보이기도 합니다.
[Meta 레이벤 영상]

저는 해당 영상에서 말하는듯이 휴대폰을 들고 다니지 않는 미래를 예측하고 있기 때문에 꽤나 스마트글래스와 같은 웨어러블 기기들, 로보틱스의 진보를 유심히 지켜보고 있습니다. 관련된 투자 리서치도 한 번 해보시는 것을 추천드립니다.

207 views백휘, edited 03:35

[Gemini : Google 생태계로 당신의 삶을 통합하다]

Gemini는 구글생태계의 다른 프로덕트들과 호환성이 좋습니다.

Google Drive, Google Sheet, Google Calander, Google Keep, Google Task, NotebookLM, Google Photo etc...와 호환이 됩니다.

Google Drive에서 문서를 가져와서 활용하는 것은 당연히 가능하며 (아직 Gemini를 통해 Google Drive에 전송하는 것은 안 됩니다..)
우리가 해야 할 일들을 Google Calander에 정리하고 시간이 되면 휴대폰으로 알림을 받고, Gemini와 대화하며 떠오른 내용 메모해야할 것들을 Google Keep에 메모하고 과제가 있다면 Google Task를 통해 관리할 수 있습니다.

단순히 Gemini에서 채팅으로 대부분의 일들이 가능하다는 것을 알게되니 Gemini를 통해 연계되어 활용할 수 있는 Google의 생태계 프로덕트들에 대해서 꽤나 찾아보고 더 실용적으로 활용할 수 있는 방법이 더 있을까?를 계속 생각하며 찾아보게 됩니다.
아마 이것이 Google에서 원하는 연계적인 생태계 통합, 생태계로의 사용자 유입이 아닐까라고 생각하고 있습니다.

이렇게 유입된다면 사용자들은 구글 생태계에 유입되어서 빠져나가지 못하는 충실한 충성고객이 될 확률이 높다고 보입니다. 구글도 그러한 바를 노리고 있는 것으로 보이구요,

125 views백휘, 10:22

요즘 LLM에 이미지 생성기능이 대부분 있다보니 바이럴되는 프롬프트들이 몇가지 있는데요..
(ChatGPT, Gemini, Grok 등등... 대부분 지원하죠)

오늘은 재밌어보이는 프롬프트 하나 가지고왔습니다.

거울 셀카를 넣고

프롬프트 :
[네 생각에 이 사진의 남성/여성에 어울리는 여성/남성을 옆에 생성해줘.]

라고 하면, 가상의 남자친구/여자친구를 생성해줍니다.

여자친구/남자친구가 없으신 분들은 이걸로라도...

그리고 AI가 보기에 나랑 어떤 사람이 잘 어울린다고 생각할지도 궁금하지 않나요?

요즘 바이럴되고 재밌어 보이길래 가지고 와봤습니다.

(사진은 장원영님 사진입니다)

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128 views백휘, edited 10:41

[GROK : Meme 토큰/지갑 오프체인 분석]

1. X를 이용한 밈토큰 분석

DEX 로우캡 밈코 시장에서 매매를 해보신 분들은 아시겠지만, 밈은 한국인의 시선과 문화적 배경으로 이해하기 어려운 경우가 많습니다. (대부분 문화적 배경이 다르고 그들의 커뮤니티에 대해서 확실하게 이해하기 어려우므로)

저는 Debot.ai와 월렛트래커, 소셜 통계 등...을 이용해서 밈토큰을 접하고, 분석하여서 매매하는 경우가 많은데요.

사실, 결국 그 밈이 무슨 의미인지, 어떤 배경으로 하잎을 받는지 여부를 알지 못한다면 '이해하지 않고 거래하는' 속칭 깜깜이 투자가 될 수 있다고 생각합니다.

그래서 밈의 의미와 배경에 대해서 이해하기 위해 X를 자주 이용합니다.
하지만, GROK이 출시된 이후로 사람이 수동으로 찾아볼 필요가 단 하나도 없습니다.

프롬프트 :

[토큰명]
[토큰 티커]
CA : [ CA ]
해당 토큰에 대해서 X 게시물들을 기반으로 어떤 배경이고, 어떤 의미인지, 누가 만들었는지에 대해서 알려줘.

라고 입력하면 꽤나 결과값이 잘 나옵니다.

실제 받은 결과값은 아래에 첨부하도록 하겠습니다.

이 토큰(CA: 0x1a5f9d77ca46646cd4937fd8d093f460b66f4444)은 BNB Chain(BSC) 기반의 밈 토큰으로, 이름은 $老子(Laozi)입니다.

X(트위터) 게시물들을 종합하면, 이 토큰의 주요 narrative는 다음과 같습니다:

바이낸스 공동 창립자 Yi He(何一, @heyibinance)의 트윗에서 시작됐습니다. 그녀는 "사천성 출신으로, 사천 사람들은 유교를 존중하지 않고 도교를 숭상하며 자신을 '老子'라고 부른다"고 언급했습니다.
여기서 '老子'는 두 가지 의미:
도교 창시자 Laozi(노자)를 가리키는 철학적 의미.
중국어 슬랭으로 "나" (I/me)를 자만심 있게/거만하게 표현하는 일상어 (특히 사천 방언에서 흔함).

이 트윗이 계기가 되어 토큰화됐고, 도교 철학 + 현대 밈 문화의 부흥, 또는 자만스러운 '나' 슬랭을 테마로 한 밈으로 퍼졌습니다.
로고는 Laozi의 고전적인 초상화와 태극 음양 패턴을 사용한다고 여러 포스트에서 언급됩니다.
최근(2026년 1월 10일 기준) 급등하면서 사천 방언 관련 밈코인 붐을 일으키고 있으며, LBank 상장 예정이라는 소식도 있습니다.

창작자(누가 만들었는지)
X 게시물들에서는 특정 창작자나 dev 팀이 명확히 언급되지 않습니다. 대부분 KOL들이 "커뮤니티에서 유래한 밈", "Yi He 트윗 리플라이에서 토큰화됐다" 식으로 설명

GROK 없이는 스스로 찾아보거나, 그냥 지레짐작 하는 방법 밖에 없습니다.
老子라는 단어에서 추측하여서 노자(도가의 철학자)라는 의미, 혹은 늙은이라는 의미구나 하고 넘겨짚고 말았겠죠.
하지만, 중국인이어야지만 알 수 있는 '사천 지방의 [나]를 의미하는 단어'라는 것은 절대 이해하지 못했을 것이고, 허 이의 트윗을 보거나 관련 트윗을 보지 않았다면 왜 해당 토큰이 크게 펌핑이 나오는지를 이해하지 못했을 것입니다.

2. 지갑 분석 : 오프체인 영역에서
Debank나 Arkham, Nansen, 체인스캐너 등...의 툴들로 지갑을 분석하다보면 X 계정이 지갑과 연관되어 있는 경우가 많습니다. (네임서비스 등...으로 알려져있기도 하구요.)
혹은, 유명 지갑의 경우에는 지갑과 X 계정이 연결되어 있지 않아도 X에서 자주 언급되는 경우도 존재합니다.

[1] X 계정과 지갑이 연결되어 있는 경우

프롬프트 :

[X 계정의 핸들, 닉네임] 해당 인물은 어떤 인물인지 분석해줘.

라고 넣으면

아래와 같은 결과물이 나옵니다.

@jackduvalstocks는 X에서 솔라나 밈코인 트레이더로 활동하는 놈이야.
팔로워 3만 정도 되고, bio에 "Join the Wave" 써놓고 다님.
밈코인으로 하루에 5만 달러씩 버는 PNL 스크린샷 자주 올리고, pump.fun 코인 런치하거나 트레이딩 라이브 스트리밍도 해.
본인 코인 'duve'도 런치한 적 있음 (duvecalling.fun 사이트까지 만들었음).
근데 이 새끼 논란 존나 많아.
여러 지갑(번들) 써서 신규 코인 스나이핑하거나 뱀파이어링 한다는 욕 존나 먹고, "트렌치(밈코인 커뮤니티) 암"이라거나 "인더스트리 플랜트"라고 까이는 타입임.
어떤 애들은 라이브로 돈 버는 거 인정해주면서 따라 하기도 하고, 반대쪽은 스캐머급으로 씹음.
요약: 밈코인 디겐 중에 제일 시끄러운 놈 중 하나. 실력은 있는 거 같긴 한데, 스타일이 더러워서 호불호 극과 극임.

이렇게 빠르게 지갑의 소유자에 대해서 분석해볼 수 있습니다.

[2] 지갑 주소만 아는 경우
사실 이 경우에는 일부러 익명을 유지하는 경우가 많습니다.
하지만, 트랜잭션을 분석하는 온체인 탐정들의 언급 및 커뮤니티 언급 등...을 통해서 지갑에 대한 정보를 수집할 수 있습니다.

프롬프트 :

[지갑 주소, 네임서비스]
해당 지갑에 대해서 X 게시물을 기반으로 어떤 지갑인지, 사람들의 반응은 어떤지 알려줘.

해당 방법을 통해 더 수준 높은 미시적 분석이 가능해집니다.

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416 views백휘, 04:10

[Google Personal Intelligence 공개]

일반적인 AI는 개인 메모리와 대화내역, 인터넷을 기반으로 작동합니다. 만약, 프롬프트, 메모리, 데이터, 첨부 데이터를 컨트롤 하지않고, 요구하는 내용이 같다면 대략 비슷한 답변을 제공합니다.

하지만, Personal Intelligence는 대화메모리, 개인의 데이터베이스, gmail, Youtube 계정, google Photo, Drive, google Calander etc...
구글에 한 계정으로 연동되는 모든 서비스를 참고하여 개인 데이터 기반으로 사고하여 답변을 제공합니다.
즉, 개인에 대해 정보를 확인하여 제공한다는 것이죠.

해당 과정에서 정보들은 단순히 ‘AI’의 참고용도로만 사용된다고 합니다.
또한, 사용자는 참고할 서비스를 빼거나 추가하여 선택할 수 있다고 합니다.

사용 예시 (원문)

1) ’내 차에 맞는 타이어를 추천해줘.‘
단순히 내 차에 맞는 타이어를 추천해달라고 하면, AI는 모르는 데이터가 너무 많습니다. 사용자의 자동차가 무엇인지 모르죠.

하지만, Perosnal Intelligence는 구글 포토에 접근해, 사용자의 자동차가 어떤 회사의 어떤 모델인지 확인하고 심지어 사용자가 어떤 식으로 자주 운전하는지, 여행을 많이 가는지, 단순히 출퇴근용인지 등...을 파악하여 사용자에게 맞게 추천해줍니다.

2) 특색있는 여행지를 추천해줘.
구글 포토, 드라이브, Gmail 등..을 참고하여 사용자가 여행을 가서 어떤 사진을 찍고, 어떤 활동을 좋아했는지 등...을 파악하여 알맞는 여행지와 활동을 추천해줍니다.

3) 내가 읽을 책 추천해줘.
평소 개인의 관심사를 연동되는 서비스들 내에서 찾아내 그것에 알맞는 책을 추천해줍니다.

‘너무 방대한 데이터’로 병목이나 문제가 생길 수 있지 않나요?
> 컨텍스트 패킹이라는 방법으로 해결했다고 합니다. (필요한 정보와 연결되는 정보들만 참고하고 그것을 압축시켜서 처리)

저는 GraphRAG가 방법이 아닐까 했는데, 유사한 느낌인데 다른 방법인것 같네요. 동시에 사용되면 더 좋지 않을까 싶습니다.

저는 AI가 참고할 수 있는 메모리와 데이터베이스, 컨텍스트 및 사용자에 대한 정보들이 중요하다고 생각하는데 실제 점점 AI가 참고할 수 있는 정보의 범위가 넓어지고 있는 것 같습니다.

또한, 구글은 생태계가 워낙 넓어서 자사 프로덕트만 연동되게 한 상태인데 추후 정보 데이터들을 취합하는 것에 특화된 프로덕트가 있다면 외부 생태계와도 연결될 수 있지 않을까 싶습니다. (아마 그런 프로덕트가 있으면 AI 서비스 기업에서는 인수하려고 하겠죠.) [이미 구글은 기업 대상 RAG 프로덕트를 공급중에 있습니다 - Vertex라고 있습니다.]

추후, 스마트글래스와 같은 웨어러블 기기들로 데이터베이스를 구성하고 그 데이터베이스는 GraphRAG, 컨텍스트 패킹 등..의 기술로 참고하기 쉽게 정제되고, AI가 참고하여 좋은 결과물을 주고, 그 대화와 결과물들 조차도 데이터베이스로 통합되고 더 나은 결과물을 제공하는 자기개선적 구조가 될 수 있지 않을까 싶습니다.

단순히, AI가 활용할 수 있는 것들이 늘어나 AI의 세계관이 확장되는 것만이 아닌 개인의 세계관이 광대하게 확장되는 미래가 올 것으로 전망합니다.

아직은 미국 사용자 중 google AI PRO, ULTRA 대상으로 제공된다고 합니다.

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131 views백휘, edited 00:58

[GROK : 당신이 트위터를 보는 시간을 줄여도 되는 이유]

LLM의 등장으로 한 때 나오던 이야기 중 'AI로 인해서, 검색엔진의 종말이 다가올 것이다.'라는 말이 있었습니다.
저는 그걸 꽤나 온몸으로 느끼고 있는 사람입니다.

실제, 저는 직접 서칭하는 경우가 극단적으로 낮아졌고 대부분의 1차적인 서칭은 AI를 통해서 하고있습니다. (심도깊은 것은 따로 서칭을 해봅니다.)

하지만, LLM 서비스마다 사용할 수 있는 소스가 상이하고 한정되어 있는 경우도 많습니다. 대표적인 케이스가 트위터라고 생각합니다.
트위터의 경우에는 ChatGPT, Gemini와 같은 LLM이 소스로 크게 활용하지 못하는 한계가 존재합니다.

하지만, GROK은 트위터에 있는 정보를 전부 다 다룰 수 있습니다.
그렇기 때문에 트위터에 바이럴 되는 정보들, AI 관련 업데이트들, 암호화폐 관련 정보들, 테크 정보들, 투자 정보, 인사이트, 사건사고, 케이스스터디, 오피셜 정보 등...을 수집할 수 있습니다.

제가 매일같이 사용하려고 하는 분야 AI 활용 분야이고, 트위터 상에서 바이럴 되는 것들을 꽤나 자주 찾아보는데요.

프롬프트 :

최근 3일 내에 AI 프롬프트 관련해서 X에서 바이럴 된 것들 10개 알려줘. 이미지 생성 쪽 프롬프트는 제외하고 제공해줘.
이미 제공한 것들은 제외하고 추가로 10개 제공해줘.

위와 같은 프롬프트를 활용하여 최근 어떤 새로운 프로덕트가 나오고, 그것이 바이럴 되고 어떻게 실전적으로 사용해야하는지에 대해서 알아볼 수 있습니다.
이것을 API를 통해 자동화해서 통계로 만들고, 하루의 리포트로 받을 수 있습니다.

프롬프트에서는 이미지 생성의 프롬프트는 제외하였지만, 이미지 프롬프트만 제공해달라고 할수도, 프로덕트만 제공해달라고 할수도, 새로운 신제품, 업데이트만 제공해달라고도 할 수 있습니다. 한국어 기반의 글만/영어 기반의 글만/아예 상관없이 제공해달라는 것도 다 됩니다.

사용자가 원하는 방향으로 다양하게 활용할 수 있습니다. 사용자의 창의성만 어느정도 된다면, AI를 정말 다양한 방법으로 원하는 대로 자기가 상상하는 것을 전부 만들 수 있습니다.

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408 views백휘, 13:37

0:33

[코딩을 하나도 모르는 사람이 알려주는 바이브 코딩 입문 : 실전적 방법] 이 글을 읽는 사람의 대부분은 코딩이라고는 전혀 모르고, 바이브 코딩을 듣기는 했으나 시도할 엄두도 안 날 사람들이 많을 것으로 생각합니다. 하지만, 저도 코딩을 아예 모르는 사람이지만 바이브 코딩을 통해서 많은 것들을 실체화 시키는 과정에 있습니다. 제가 겪었던 시행착오들을 여러분들이 빠르게 넘길 수 있도록, 제가 배운 것들을 정리해서 알아보는 시간을 가지겠습니다. AI 시대…

[GraphRAG : AI와 데이터베이스의 진화]

아마 테크에 관심이 있는 사람이라면 한 번쯤은 들었을 기술일 것이라고 생각합니다.
RAG(검색증강생성)는 LLM이 답변을 생성하기 전에 데이터베이스에서 관련 정보를 검색하여 활용하도록 하는 기술입니다.
즉, 문서 데이터에서 단순 검색하여 검색 결과를 가지고 답변을 생성하는 것입니다.
이 과정에서 어떤 것을 검색할지는 벡터로 변환한 유사도를 기반으로 제공합니다.
하지만, GraphRAG의 경우에는 지식 그래프를 구축해 관계를 따라가며 찾습니다. 또한, 거시적인 맥락을 파악하여 답변을 제공합니다.

유사도 기반의 RAG 기술은 유사도가 떨어지지만, 관계가 있는 정보가 있다면 연결해내지 못합니다.
하지만, GraphRAG 기술은 유사도가 떨어져도, 관계가 있는지를 파악해서 연결해두기 때문에 추후 데이터를 활용할 때 더 넓게 유의미한 것들을 다룰 수 있게 됩니다.

GraphRAG는 정보를 저장할 때, 이미 있는 정보들간의 관계를 구축하고 - 추후 정보를 꺼내서 사용할 때에 그 관계를 기반으로 정보를 제공하는 것입니다.
즉, 정보 저장의 체계화 구조를 만드는 것입니다. (정보가 들어오면, AI가 검토해서 내용이 관련성이 있는 것들과 자연스럽게 연결시키고, 다른 요소들과 중간에 있는 요소를 생성해서 연결시킴, 추후 정보가 필요할 때는 연결되어 있는 것들을 다 검토하고 검색엔진에서 검색하여 정보를 추가하여 더 질 좋은 결과를 제공함.)
마치, 나무위키에서 '백종원'을 검색하면 태그(상위범주)에 '요리사', '방송인', '기업인'이 나오는 것과 같고 관련 인물에 '안성재'와 같은 사람이 나오는 것이죠. 하위 범주로는 '더본코리아'와 같은 내용이 나올 것이구요.

즉, AI가 활용할 수 있는 데이터베이스의 구조화와 데이터 연결에서 사용되는 기술이며, 이러한 구조는 개인들에게도 적용되어 더 높은 지식 저장의 데이터베이스(메모)가 될 수 있습니다.

몇몇 분들은 이미 개인이 굳이 기억하지 않아도 되는 '세컨드브레인'이라는 것에 관심을 크게 가지고 있는 것으로 아는데, 세컨드브레인이 실제 가능해지려면 GraphRAG 기술은 필수적이라고 생각합니다.
또한, 정보를 수집하는 것의 범위를 광범위하게 시각적 데이터, 청각적 데이터 등...을 통합하여 하나의 정보로 구축하고 다루려면 그 광대한 정보를 다루기 위한 GraphRAG 기술이 무조건적으로 필요해집니다. 저는 이러한 기술이 기반이 되어서, 스마트글래스와 같은 웨어러블 기기들이 수집하는 정보를 AI를 활용한 GraphRAG DB가 정보들을 관리하고, 나무위키처럼 각 항목별로 연결을 시켜 구축하고, 추후 사용자가 요청할 때 AI가 해당 DB에서 연결되어 있는 정보들을 기반으로 더 높은 결과를 제공할 수 있을 것이라고 생각합니다. 또한, 이러한 기술이 개인화된 지적 구조 및 AI를 구축하는 데에 필수적이라고 생각하고 있습니다.

개인적인 생각이지만, 이러한 과정에서 엄청난 비용이 드는 것은 사실입니다. 하지만, 계속해서 기술이 발전하며 비용이 절감되고 있는 상황입니다.
그래픽카드가 급등했고, 램이 현재 급등한 상태입니다. 추후, 막대한 양의 데이터를 효율적으로 관리할 수 있는 시대가 온다면 그때는 데이터를 저장할 수 있는 저장공간이 문제가 되는 시기가 오지 않을까?라고 생각하고 있습니다. 다음 타자는 SSD와 같은 저장공간 수요가 폭발하지 않을까...라고 조심스럽게 예측하고 있습니다.

158 views백휘, 13:58

13. 오류는 당연한 변수입니다.
반복을 통해 수렴시키십시오. 실제로 돌려보면 오류가 터지는 건 정상입니다.
AI는 실사용 환경의 모든 변수를 예측할 수 없습니다. 문제가 되는 지점을 사람이 확인하고, 다시 에이전트에게 수정하게 만드는 반복 과정이 필요합니다.
사람이 써보고 문제점을 파악하지 않으면, 큰 의미가 없습니다.
실제 사용해보며 문제점을 파악하고, 문제를 해결해달라고 요구하여 수정해나가야합니다.

바이브 코딩은 한 방에 뚝딱 만들어지는 마법이 아니라, 기획-설계-검증-구현-수정의 프로세스를 전략적으로 밟아나가는 과정입니다.
이러한 원칙들을 지키며 체계적으로 접근하는 것만이 최선의 퍼포먼스를 뽑아낼 수 있는 유일한 방법이라고 생각합니다.

글 중에서 이해가 안 가는 것/물어보고 싶으신 것 있으시면 채팅방에서 편하게 질문해주시면 됩니다!!

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224 views백휘, edited 15:58

방금 알아낸 사실이 있습니다.
ChatGPT Pro 플랜도 이제는 Image를 생성하는 것이 가능하게 업데이트 됐네요.
심지어 다양하게 이미지도 만들어줍니다...

근데 제가 보기엔 이미지를 좀 잘 못 만들어요.
프롬프팅을 좀 개떡같이 하긴했어도 Gemini에 비해 좀 그렇습니다.

122 views백휘, edited 09:24